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1. Matlab实现基于门控循环单元的数据回归预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出，数据回归预测 3. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图、预测误差图、预测结果图等等 5. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本 6. 其他代码连接：https://docs.qq.com/sheet/DT1hWRkpoVVJ3TGZv?tab=BB08J2

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本算法库，采用C++编写，可以直接添加到C++项目中应用。

BADS是一种新颖的快速贝叶斯优化算法，旨在解决棘手的优化问题，尤其是与拟合计算模型有关（例如，通过最大似然估计）。 在存在实际模型拟合问题的基准测试中，BADS的表现与其他许多常见且最新的MATLAB优化器（例如fminsearch，fmincon和cmaes [1]）相当或更高。 BADS当前在世界各地的许多计算实验室中得到使用，涉及从行为，认知和计算神经科学到工程和经济学的一百多种引用和应用。 如果没有可用的梯度信息，并且目标函数是非分析性的或嘈杂的，例如通过数值逼近或模拟评估，则建议使用BADS。 BADS不需要特定的调整，并且可以像其他内置的MATLAB优化器（例如fminsearch）一样现成运行。 ***有关广泛的信息，教程和文档，请访问该项目的GitHub页面： https : //github.com/lacerbi/bads *** 如果您有兴趣估计参数的后验

gdi+实现截屏保存png文件，鼠标钩子，直接截图 可选定保存特定矩形区域或整个屏幕或活动窗口； 注意全局鼠标钩子的使用 gdi画线在mousemove事件里的擦除 代码不完善仅供参考，欢迎修改！

# ollvm mac平台编译好的ollvm混淆,只需下载解压到 /Users/username/Library/Android/sdk/ndk/21.1.6352462/toolchains/llvm/prebuilt/darwin-x86_64/ 目录即可然后覆盖即可 然后添加如下配置即可开启混淆: ``` defaultConfig { minSdk 21 consumerProguardFiles "consumer-rules.pro" ndkVersion "21.1.6352462" externalNativeBuild { cmake { cppFlags "-mllvm -sub -mllvm -sobf -mllvm -fla -mllvm -bcf" } } } ```